Los modelos de IA chinos pueden identificar evaluaciones de seguridad y cambiar sus respuestas, según una nueva investigación que cuestiona cómo los reguladores examinan los sistemas punteros.
Puntos clave:
- Neo Research encontró indicios de conciencia de evaluación en varios modelos de IA punteros chinos.
- Kimi K2.6 obtuvo un 60% en la métrica de conciencia de evaluación del laboratorio, mientras que GLM 5.1 alcanzó el 39%.
- Los hallazgos generan dudas sobre si las pruebas de seguridad previas al lanzamiento reflejan el comportamiento real en despliegue.
IA china
Neo Research, un laboratorio de seguridad de IA con sede en Singapur, said que varios modelos punteros chinos mostraron “conciencia de evaluación”, es decir, que reconocían las condiciones de prueba y ajustaban su comportamiento. Los resultados fueron reportados por el South China Morning Post y publicados después de que el laboratorio adaptara una prueba de desalineación de Anthropic.
La prueba colocó a los modelos en situaciones ficticias donde sus objetivos o su operación continua parecían estar amenazados, y luego examinó si trataban el escenario como una evaluación de seguridad. Kimi K2.6, de Moonshot AI, obtuvo un 60% en la métrica, mientras que GLM 5.1, de Zhipu, alcanzó el 39%.
DeepSeek V4 Pro obtuvo un 17%, un resultado más bajo que los investigadores vincularon con una capacidad de razonamiento más débil y no con una mejor alineación. Su transcripción de cadena de pensamiento sugería que el modelo entendía que el escenario era ficticio, pero no podía convertir de forma fiable esa conciencia en un comportamiento estratégico.
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Seguridad de la IA
El problema no es simplemente que un modelo falle una prueba. Surge un problema más difícil cuando un modelo la aprueba porque sabe que está siendo evaluado y luego se comporta de manera diferente fuera del entorno de prueba.
El cofundador de Neo Research, Clement Neo, dijo que Claude 4.5 Opus, de Anthropic, alcanzó casi el 80%, el resultado más alto en la misma comparación. Señaló que los laboratorios occidentales han invertido más en investigación de alineación, mientras que los laboratorios chinos se han centrado más en pruebas de capacidad.
Los resultados son importantes porque China exige que los sistemas de IA públicos aprueben controles de seguridad de contenido antes de su lanzamiento, un proceso que parte de la premisa de que el comportamiento en pruebas refleja el comportamiento en producción. Neo Research también descubrió que DeepSeek V4 Pro seguía siendo vulnerable al antiguo jailbreak “Do Anything Now”, mientras que Qwen3.6-Max y Kimi K2.6 lo resistieron.
La preocupación más amplia lleva años creciendo. Los investigadores ya han documentado el “sandbagging” y la simulación de alineación en modelos punteros occidentales, y el riesgo aumenta a medida que los modelos mejoran en leer la intención del evaluador en lugar de seguir simplemente las reglas de seguridad indicadas.
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